英国机器学习CS342Machine Learning课程介绍

机器学习

CS342

Machine Learning

学习目标

课程内容：

本课程旨在向学生深入介绍机器学习的两个主要领域：有监督和无监督学习。课程涵盖了回归、分类、聚类和概率分类的主要模型和算法。涉及的主题包括：线性回归和逻辑回归、正则化、概率（贝叶斯）推理、支持向量机、神经网络、聚类和降维。本课程主要使用Python编程语言，要求学生熟悉线性代数、概率论和Python编程。

课程大纲：

1、有监督/无监督学习简介

2、决策树

3、线性回归：正则化、线性分类器

4、逻辑回归、多类逻辑回归、支持向量机

5、特征选择、潜在因子模型（PCA）

6、聚类（k均值、软k均值）

7、集成方法，如随机森林、AdaBoost和XGBoost

8、概率方法（贝叶斯观点）

9、模型评估和模型选择

10、神经网络简介

11、自动编码器

学习成果：

在完成本课程后，学生应能够：

1、了解基于数据优化的模型所涉及的内容。

2、理解各种学习算法。

3、了解如何评估基于数据优化的模型。

4、了解模型在真实数据和问题中的应用。

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英国机器学习课程辅导

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